一种物流件在分拣线上的运输时长的预测方法以及装置与流程
本申请涉及物流领域，具体涉及一种物流件在分拣线上的运输时长的预测方法以及装置。
背景技术：
近些年来，电商平台的蓬勃发展的背后，离不开物流公司强大的物流运输能力的支持，一件商品，从线上店铺发货到顾客的所需时间越来越短，从而带来良好的购物体验。
而对于物流公司，强大的物流运输能力往往通过自动化技术实现，其中，主要通过运输作业中的自动分拣环节体现。例如，自动分拣线可将不同的物流件进行识别以及分流，并输送到对应的分拣口，供装货上车，经物流运输网络运输至收件地址处进行派送。强大的自动分拣线，可大大缩短物流件的分拣所需时间，显著缩短物流件的运输时间。
而在现有的相关技术中发现，自动分拣线尚存在回流率高的情况，也就是说，现有的自动分拣线，其分拣成功率仍待提高。
技术实现要素：
本申请实施例提供了一种物流件在分拣线上的运输时长的预测方法以及装置，用于在一定程度上减少分拣线的分拣误差，进而提高分拣线的分拣成功率。
第一方面，本申请实施例提供了一种物流件在分拣线上的运输时长的预测方法，方法包括：
识别物流件的物流件信息；
根据物流件信息确定分拣线中与物流件对应的目标分拣口，并将物流件通过运输通道输送至目标分拣口；
获取物流件进入运输通道的第一时间点、物流件通过运输通道到达目标分拣口的预测时间点以及物流件通过运输通道到达目标分拣口的第二时间点，其中，预测时间点由第一时间点以及待分拣物流件通过运输通道运输至目标分拣口的预测运输时长确定得到；
计算第二时间点与预测时间点之间的误差时长；
根据误差时长，修正待分拣物流件通过运输通道运输至目标分拣口相邻的下一个分拣口的预测运输时长。
结合本申请实施例第一方面，在本申请实施例第一方面第一种可能的实现方式中，方法还包括：
获取目标分拣口对应的影响系数，影响系数用于指示目标分拣口对应的误差时长与分拣线中不同分拣口的误差时长的影响程度；
根据影响系数以及误差时长，分别修正待分拣物流件通过运输通道运输至不同分拣口的预测运输时长。
结合本申请实施例第一方面第一种可能的实现方式，在本申请实施例第一方面第二种可能的实现方式中，获取目标分拣口对应的影响系数包括：
获取目标分拣口与不同分拣口之间的距离，其中，距离为在运输通道上目标分拣口与不同分拣口之间的运输距离；
根据目标分拣口与不同分拣口之间的距离，确定目标分拣口对应的影响系数。
结合本申请实施例第一方面，在本申请实施例第一方面第三种可能的实现方式中，根据误差时长，修正待分拣物流件通过运输通道运输至目标分拣口相邻的下一个分拣口的预测运输时长之后，方法还包括：
获取多个分拣口对应的多个误差时长；
根据多个误差时长，确定分拣线中多个子运输通道对应的多个子误差时长；
根据多个子误差时长，分别修正待分拣物流件通过多个子运输通道的预测运输时长。
结合本申请实施例第一方面，在本申请实施例第一方面第四种可能的实现方式中，预测时间点包括多个时间点，多个时间点形成时间区间，时间区间的长度随时间误差配置。
结合本申请实施例第一方面第四种可能的实现方式，在本申请实施例第一方面第五种可能的实现方式中，计算第二时间点与预测时间点之间的误差时长包括：
计算第二时间点与时间区间的中心点之间的误差时长；
根据误差时长，修正待分拣物流件通过运输通道运输至目标分拣口相邻的下一个分拣口的预测运输时长包括：
当第二时间点在预测时间点的范围内时，根据误差时长，修正待分拣物流件通过运输通道运输至目标分拣口相邻的下一个分拣口的预测运输时长。
结合本申请实施例第一方面，在本申请实施例第一方面第六种可能的实现方式中，物流件信息包括物流件的体积、重量、收件地址、运输方式、运输路径以及物流件类型中的至少一种。
第二方面，本申请实施例提供了一种物流件在分拣线上的运输时长的预测装置，装置包括：
识别单元，用于识别物流件的物流件信息；
确定单元，用于根据物流件信息确定分拣线中与物流件对应的目标分拣口，并将物流件通过运输通道输送至目标分拣口；
获取单元，用于获取物流件进入运输通道的第一时间点、物流件通过运输通道到达目标分拣口的预测时间点以及物流件通过运输通道到达目标分拣口的第二时间点，其中，预测时间点由第一时间点以及待分拣物流件通过运输通道运输至目标分拣口的预测运输时长确定得到；
计算单元，用于计算第二时间点与预测时间点之间的误差时长；
修正单元，用于根据误差时长，修正待分拣物流件通过运输通道运输至目标分拣口相邻的下一个分拣口的预测运输时长。
结合本申请实施例第二方面，在本申请实施例第二方面第一种可能的实现方式中，获取单元，还用于：
获取目标分拣口对应的影响系数，影响系数用于指示目标分拣口对应的误差时长与分拣线中不同分拣口的误差时长的影响程度；
修正单元，还用于：
根据影响系数以及误差时长，分别修正待分拣物流件通过运输通道运输至不同分拣口的预测运输时长。
结合本申请实施例第二方面第一种可能的实现方式，在本申请实施例第二方面第二种可能的实现方式中，获取单元，具体用于：
获取目标分拣口与不同分拣口之间的距离，其中，距离为在运输通道上目标分拣口与不同分拣口之间的运输距离；
根据目标分拣口与不同分拣口之间的距离，确定目标分拣口对应的影响系数。
结合本申请实施例第二方面，在本申请实施例第二方面第三种可能的实现方式中，获取单元，还用于获取多个分拣口对应的多个误差时长；
确定单元，还用于根据多个误差时长，确定分拣线中多个子运输通道对应的多个子误差时长；
修正单元，还用于根据多个子误差时长，分别修正待分拣物流件通过多个子运输通道的预测运输时长。
结合本申请实施例第二方面，在本申请实施例第二方面第四种可能的实现方式中，预测时间点包括多个时间点，多个时间点形成时间区间，时间区间的长度随时间误差配置。
结合本申请实施例第二方面第四种可能的实现方式，在本申请实施例第二方面第五种可能的实现方式中，计算单元，具体用于：
计算第二时间点与时间区间的中心点之间的误差时长；
修正单元，具体用于：
当第二时间点在预测时间点的范围内时，根据误差时长，修正待分拣物流件通过运输通道运输至目标分拣口相邻的下一个分拣口的预测运输时长。
结合本申请实施例第二方面，在本申请实施例第二方面第六种可能的实现方式中，物流件信息包括物流件的体积、重量、收件地址、运输方式、运输路径以及物流件类型中的至少一种。
第三方面，本申请实施例还提供了一种物流件在分拣线上的运输时长的预测设备，包括处理器和存储器，存储器中存储有计算机程序，处理器调用存储器中的计算机程序时执行本申请实施例提供的任一种方法中的步骤。
第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有多条指令，指令适于处理器进行加载，以执行本申请实施例提供的任一种方法中的步骤。
从以上内容可得出，本申请实施例具有以下的有益效果：
通过获取物流件到目标分拣口的预测到达时间点以及实际到达时间点，由此，可得到两者之间的时间误差，再根据该误差对下一个分拣口的预测到达时间进行修正，从而在计算分拣口的预测到达时间时，可根据前一个分拣口的误差时间进行修正，以此在物流件到达最终的分拣口时，可通过层层消除时间误差的处理，消除前面每个分拣口的时间误差的累积效应，提高预测的精确度，在一定程度上降低回流率、减少分拣线的分拣误差，进而提高分拣线的分拣成功率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例物流件在分拣线上的运输时长的预测方法的一种流程示意图；
图2是本申请实施例物流件在分拣线上的运输时长的预测方法的又一种流程示意图；
图3是本申请实施例物流件在分拣线上的运输时长的预测方法的又一种流程示意图；
图4是本申请实施例物流件在分拣线上的运输时长的预测装置的一种结构示意图；
图5是本申请实施例物流件在分拣线上的运输时长的预测设备的一种结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在以下的说明中，本申请的具体实施例将参考由一部或多部计算机所执行的步骤及符号来说明，除非另有述明。因此，这些步骤及操作将有数次提到由计算机执行，本文所指的计算机执行包括了由代表了以一结构化型式中的数据的电子信号的计算机处理单元的操作。此操作转换该数据或将其维持在该计算机的内存系统中的位置处，其可重新配置或另外以本领域测试人员所熟知的方式来改变该计算机的运作。该数据所维持的数据结构为该内存的实体位置，其具有由该数据格式所定义的特定特性。但是，本申请原理以上述文字来说明，其并不代表为一种限制，本领域测试人员将可了解到以下所述的多种步骤及操作亦可实施在硬件当中。
本申请的原理使用许多其它泛用性或特定目的运算、通信环境或组态来进行操作。所熟知的适合用于本申请的运算系统、环境与组态的范例可包括(但不限于)手持电话、个人计算机、服务器、多处理器系统、微电脑为主的系统、主架构型计算机、及分布式运算环境，其中包括了任何的上述系统或装置。
本申请中的术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。
首先，在介绍本申请实施例之前，先介绍下本申请实施例关于应用背景的相关内容。
在现有的相关技术中，在自动分拣线上对物流件进行分拣，除了需要准确获取物流件的订单信息，还需要获取物流件在运输通道上物流件与对应的分拣口之间的相对位置。为了实现这一目的，可在分拣线上安装检测装置，判断是否有物流件经过，以光电开关为例，当物流件遮挡光线时，给该物流件标记时间戳，并估计物流件经过目标分拣口的到达时间。
物流件通过各个分拣口的到达时间可通过整线标定获得，即使用普通物流件，在不启用自动分拣功能的情况下，使物流件从分拣线的入口运行至出口，并记录下物流件经过每个分拣口入口处光电开关的时间。根据此标定结果，即可在正式使用时，在物流件进入分拣线的同时估计出物流件到达预定分拣口的时间。若物流件未在预定时间经过分拣口的入口光电时，则不执行分拣动作，物流件将不掉入任何的分拣口，通过传输通道回流至分拣线的入口，重新开始分拣步骤。
分拣线在上述设置下，可在一定程度上实现物流件的自动分拣，然而在实际应用中发现，分拣线的分拣成功率有限，其导致原因如下：
部分物流件会与运输通道，例如与传送带之间产生不同程度的随机滑动，进而到达分拣口的实际到达时间与预测到达时间产生偏差；或者，运输通道上物流件的总重量不固定，运输通道的负载存在动态变化，可能影响运输通道的运输速度，进而影响部分物流件的实际到达时间。
基于现有的相关技术存在的上述缺陷，本申请实施例提供了一种新的分拣线上的运输时长的预测方法，用于至少在一定程度上克服现有的相关技术所存在的缺陷。
本申请实施例提及的物流件在分拣线上的运输时长的预测方法，其执行主体可以为物流件在分拣线上的运输时长的预测装置，或者集成了该物流件在分拣线上的运输时长的预测装置的服务器设备、物理主机或者用户设备(userequipment，ue)等不同类型的物流件在分拣线上的运输时长的预测设备，其中，物流件在分拣线上的运输时长的预测装置可以采用硬件或者软件的方式实现，ue具体可以为智能手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、台式电脑或者个人数字助理(personaldigitalassistant，pda)等终端设备。
其中，物流件在分拣线上的运输时长的预测设备还可分为多个设备并共同执行本申请实施例提供的物流件在分拣线上的运输时长的预测方法。
图1示出了本申请实施例中物流件在分拣线上的运输时长的预测方法的一种流程示意图，如图1示出的，本申请实施例提供的物流件在分拣线上的运输时长的预测方法，具体可包括如下步骤：
步骤s101，识别物流件的物流件信息；
步骤s102，根据物流件信息确定分拣线中与物流件对应的目标分拣口，并将物流件通过运输通道输送至目标分拣口；
步骤s103，获取物流件进入运输通道的第一时间点、物流件通过运输通道到达目标分拣口的预测时间点以及物流件通过运输通道到达目标分拣口的第二时间点，其中，预测时间点由第一时间点以及待分拣物流件通过运输通道运输至目标分拣口的预测运输时长确定得到；
步骤s104，计算第二时间点与预测时间点之间的误差时长；
步骤s105，根据误差时长，修正待分拣物流件通过运输通道运输至目标分拣口相邻的下一个分拣口的预测运输时长。
在图1所示实施例提出的技术方案中，通过获取物流件到目标分拣口的预测到达时间点以及实际到达时间点，由此，可得到两者之间的时间误差，再根据该误差对下一个分拣口的预测到达时间进行修正，从而在计算分拣口的预测到达时间时，可根据前一个分拣口的误差时间进行修正，以此在物流件到达最终的分拣口时，可通过层层消除时间误差的处理，消除前面每个分拣口的时间误差的累积效应，提高预测的精确度，在一定程度上降低回流率、减少分拣线的分拣误差，进而提高分拣线的分拣成功率。
以下继续对图1所示实施例的各个步骤的具体实施方式进行详细阐述：
在本申请实施例中，分拣线包括运输通道、检测装置、分拣口等构件，并在主控电箱等控制装置的控制下运行。当存在需要进行分拣的物流件时，可将其放置在运输通道的起始位置，该起始位置用于向运输通道投放物流件，其中具体可采取人工或者机械臂等方式进行物流件的投放；运输通道包括传送带、电机等构件，由电机带动传送带的运动，以运输物流件；检测装置通过广电开关、重量检测、条形码扫描、语音识别、高度识别、色码识别或者键盘输入等方式识别物流件；分拣口设置于传送带边上，当物流件到达时，可通过机械臂抓取、活动滑道、活动挡板或者活动格口等方式将物流件从传送带脱离至集货区域，供后续的装货上车等处理方式。
当向分拣线的运输通道投放一个物流件时，检测装置可在传输通道的起始位置识别该物流件的起始运输时间(对应上述的第一时间点)以及识别该物流件通过传送带传送至对应分拣口的完成运输时间(对应上述的第二时间点)。
物流件运输通道在通过分拣线进行自动分拣时，可通过上述的检测装置或者其他设备，识别物流件的物流信息，以确定物流件对应的目标分拣口，进一步的还可确定物流件是否到达目标分拣口。
其中，可通过重量检测、条形码扫描、语音识别、高度识别、色码识别、键盘输入、标签扫描或者外形轮廓检测等方式，读取或者扫描出物流件的物流件信息，示例性的，物流件信息具体可包括物流件的体积、重量、收件地址、运输方式、运输路径以及物流件类型中的至少一种。
例如，重量1kg以内、体积10cm*0cm*10cm以内的物流件对应a分拣口，收件地址在b省c市的物流件对应d分拣口，携带加急件标识的物流件对应e分拣口、携带易碎物品标识的物流件对应f分拣口、属于液体的物流件对应f分拣口等等。
需要说明的是，本申请实施例中所提及的目标分拣口，并不一定指的是物流件最终需要到达的分拣口，该目标分拣口也可以为位于最终分拣口之前的分拣口，即物流件到达最终分拣口之前途经的分拣口，例如，当物流件投放至分拣线的运输通道时，可通过物流件的物流信息确定对应的最终需要到达的分拣口x，该最终分拣口x之前还存在a、b、c、d等分拣口，则可挑选其中的某个分拣口作为目标分拣口，其中，优选地挑选每个分拣口作为目标分拣口，如此可针对单个的物流件y，在物流件y在到达最终分拣口x之前，每经过一个分拣口都可针对该物流件y修正到达下一个分拣口的预测运输时长，达到层层消除时间误差的效果。
另外，不同的运输通道，也可根据所运输及其分拣的物流件进行初步分类，例如可根据上述的不同物流件信息进行划分，每一条运输通道对应一大类的物流件信息，每条运输通过在运输及其分拣的过程中，在该大类的物流件信息下，进行更为细致的区分。
在确定投放至运输通道的物流件对应的目标分拣口后，可根据预测的运输时长预测物流件到达该目标分拣口的预测时间点。
应当理解的，该预测时间点可以为一个时间点，例如测得的起始运输时间2:0'0”，预测的运输时长2'18”，则到达目标分拣口的预测时间点为2:2'18”。
或者，该预测时间点还可以包括多个时间点，也就是说，多个时间点形成时间区间，时间区间的长度随时间误差配置。
例如，标定到达n号分拣口的预测时间点为t＝tn，考虑一定的常数时间误差δt，则可得到物流件到达该n号分拣口的时间区间为[tn-δt，tn+δt]，当完成运输时间落在该时间区间内，即可人为是完成有效运输，正常进行自动分拣。
与此同时需要注意的是，上述内容所称的预测时间点，若为单个的时间点，则还可理解为上述时间区间的中心点，以[tn-δt,tn+δt]为例，尽管完成运输时间落在该时间区间内可认为是完成有效运输，正常进行自动分拣，但是若该完成运输时间未是预测时间点为t＝tn，则可认为还是产生了时间误差，此时仍可根据本申请实施例提供的物流件在分拣线上的运输时长的预测方法，修正相邻的下一个分拣口的预测运输时长。
另外，为便于将修正处理的时序限定在实际到达时间落在预测时间区间内，避免特殊情况下根据丢包件进行修正带来干扰，也可当第二时间点在时间区间的范围内时，根据完成运输时间与时间区间中心点的误差时长，修正所述待分拣物流件通过所述运输通道运输至所述目标分拣口相邻的下一个分拣口的预测运输时长
以现有的相关技术也设置时间区间[tn-δt,tn+δt]为例，分拣口有m个，记第i个分拣口的预测到达时间为tm,i，假设物流件已经到达第i个分拣口，时刻为ti，则其到达第i+1个分拣口的时刻ti+1可表达为
ti+1＝ti+(tm,i+1-tm,i)+εi+1
其中εi+1表示从第i个分拣口到第i+1个分拣口之间各种因素导致的随机时间误差。上式可改写为
ti+1-ti＝(tm,i+1-tm,i)+εi+1
表示两个相邻分拣口之间的实际到达时间的差，因此若需要表达从0时刻开始计时的第i个分拣口的到达时间，则可使用第i个分拣口之前所有相邻分拣口的到达时间差之和，即
从上式可看出，到达第i个分拣口的随机时间误差为
可以看出，此时的δt覆盖了从起始位置到目标分拣口之间的所有不确定性，若δt的值设置得过大，可能导致其他物流件进入了目标物流件的预测到达时间，造成分拣错误，设置得过小，则显著地降低了分拣成功率。此外，还会造成不同分拣口的分拣成功率不同，离入口越远的分拣口分拣成功率越低。
而在本申请实施例中，物流件经过1号分拣口的，则记下此时的时间t1，若t1∈[tm,1-δt,tm,1+δt]，则认为物流件满足1号分拣口的时间区间，且可求出时间误差e1＝t1-tm,1。因此，物流件到达2号分拣口的标定时间可修正为tm,2,c＝tm,2+e1，修正后的时间区间可设为[tm,2,c-δt,tm,2,c+δt]。类似地，若物流件到达2号分拣口的时间满足修正后的时间区间，也可求出误差e2＝t2-tm,2，用于修正3号分拣口的时间区间，以上过程可以推广到第i个分拣口。由于可以获得每一个分拣口的精确到达时间，因此设置的时间误差δt只需要满足
δt≥εi,i＝1,2,...,m
上式相比于
下面则继续介绍修正预测运输时长的具体实现方式。
第一种，考虑物流件数量有限的情况
可以理解，在分拣线开机后，基于大量的物流件的运输及其分拣，并通过应用本申请实施例提供的物流件在分拣线上的运输时长的预测方法，可全面覆盖分拣线上的每一个分拣口，通过上述方式校正每个分拣口所对应的误差时长并进行修正。
而当分拣线刚开机、复位或者待分拣的物流件数量有限等情况下，分拣线运输、分拣的物流件的数量有限，则未能全面覆盖分拣线上的每一个分拣口，为此，则可考虑分拣口之间的影响程度，进行相对应的误差时长的修正，在条件有限的情况下提高分拣线整体的分拣成功率。
例如，作为本申请实施例的又一种具体实现方式，如图2示出的本申请实施例物流件在分拣线上的运输时长的预测方法的又一种流程示意图，在步骤s105之后，还可包括：
步骤s201，获取目标分拣口对应的影响系数，其中，影响系数用于指示目标分拣口对应的误差时长与分拣线中不同分拣口的误差时长的影响程度；
步骤s202，根据影响系数以及误差时长，分别修正待分拣物流件通过运输通道运输至不同分拣口的预测运输时长。
示例性的，有一组分拣口[a,b,c,d,e]，影响系数分别为[35％,60％,68％,79％,82％]，若当前测出c分拣口的误差时长为10”，则可在c分拣口相邻的下一个分拣口x的预测运输时长y的基础上增加10”，此时若分拣线处理的物流件数量有限，则分拣口[a,b,d,e]的预测运输时长可分别增加的量为[3.5”,6”,7.9”,8.2”]，其中，若分拣口[a,b,d,e]中的某一个分拣口为分拣口c相邻的下一个分拣口x时，则可忽略分拣口本身的影响系数，直接在预测运输时长y的基础上增加10”。
当然，也可配置分拣口两两之间的影响系数，例如h分拣口的误差时长对i分拣口的误差时长的影响程度为[+23％]，若当前h分拣口的误差时长为2”，则i分拣口的误差时长为2”*(1+23％)＝2.46”，考虑0.05”的误差，约为2.5”。
如此，在分拣线当前处理的物流件数量有限的情况下，也可从单个分拣口对应的误差时长出发，除了可修正相邻的下一个分拣口的预测运输时长，也可适当地修正其他分拣口的预测运输时长。
该影响系数，可预先配置，例如可考虑分拣口之间的距离因素所带来的影响程度，配置影响系数。
例如，获取目标分拣口与不同分拣口之间的距离，其中，距离为在运输通道上目标分拣口与不同分拣口之间的运输距离；
根据目标分拣口与不同分拣口之间的距离，确定目标分拣口对应的影响系数。
可以理解，分拣口两两之间的距离越大，则影响程度越大，影响系数的变化范围越大。
需要说明的是，考虑到分拣线可能随实际需要而调整分拣口之间的长度，或者调整分拣口，因此，该影响系数也可实时配置，例如从系统中提取分拣口实时的间距或者分拣口的位置，也就是说，上述根据分拣口之间距离配置影响系数的操作，可以预先配置，也可实时执行。
在本申请实施例中，影响系数除了可考虑距离因素，还可考虑历史因素，具体的，可结合物流运输通道的不同分拣口在历史工作中，各自出现过的若干误差时长，对每个分拣口分拣口的历史误差时长取平均值，作为平均误差时长，再根据每个分拣口的平均误差时长，确定分拣口两两之间的平均误差时长的比例关系，作为分拣口两两之间的影响系数。
示例性的，在历史数据的基础上，计算得到分拣口x的平均误差时长为15”，分拣口z的平均误差时长为3”，若分拣口x当前的实际误差时长计算得到的值为8”，则可将8”/(15”/3”)＝1.6”作为分拣口z当前的预测误差时长，用于修正分拣口z的误差时长。
其影响系数，可随不同考虑因素以及在同一个考虑因素下的不同变量确定，进一步的，还可结合若干种的考虑因素确定影响系数，如为每个考虑因素配置相对应的权重系数，再结合不同考虑因素下计算得到的误差时长，确定最终的预测误差时长，可随实际需要调整。
第二种，考虑不同段运输通道的情况
可以理解，运输通道通常除了直线、环形设置，在受空间大小等实际环境条件影响下，可能也包括环形、矩形等类型的部分，形成不同段的运输通道。在情况下，不同段的运输通道可对物流件的运输形成不同影响，例如矩形的传输通道在拐角处会与部分物流件之间会形成较大的滑动情况，或者物流件容易在不同段的运输通道之间的过渡位置与运输通道的边缘形成摩擦、减缓自身的运输速度等。因此，除了考虑分拣口之间的影响，也可考虑不同段运输通道的影响。
对应的，作为本申请实施例的又一种具体实现方式，如图3示出的本申请实施例物流件在分拣线上的运输时长的预测方法的又一种流程示意图，在步骤s105之后，还可包括：
步骤s301，获取多个分拣口对应的多个误差时长；
步骤s302，根据多个误差时长，确定分拣线中多个子运输通道对应的多个子误差时长；
步骤s303，根据多个子误差时长，分别修正待分拣物流件通过多个子运输通道的预测运输时长。
该子运输通道可以预先配置，例如工作人员可针对不同段的运输通道进行划分，其具体划分方式不仅可考虑上述提及的运输通道本身的特性，也可考虑待分拣物流件的特性，例如将整体的运输通道划分为线形的a段、具有45度拐角的b段、弧形的c段以及线形的d段；或者，划分为分拣口分布较为密集的j段以及分拣口较为稀松的k段；或者，划分为可分拣大体积或者大重量物流件的u段，以及小体积或者小重量的w段等；或者，划分为分拣易碎物流件的o段以及正常物流件的p段等。
对应的，在获取到数量有限的分拣口所对应的误差时长时，即可根据这些误差时长，对应预先划分的子运输通道，确定子误差时长，再根据这些子误差时长进行预测运输时长的修正。
例如，当分拣口两两之间的距离较为均匀时，获取到的多个误差时长，按照运输通道的运输方向，包括[sa,sb1,sb2,sc1,sc2,sc3,sd]，sb1以及sb2对应b段的分拣口，与a段对应的sa相差较大，则可认定a、b段之间的过渡位置存在明显阻碍、减慢物流件运输的情况，因此，可结合b1分拣口的历史误差时长sn与sb1的差值sx，作为a、b段之间的过渡位置带来的误差时长，再根据该sx、sb1、sb2以及b段各分拣口之间的距离，确定b段各分拣口的预测误差时长。
另外，该子运输通道，也可根据获得的多个误差时长进行划分，两个分拣口对应的误差时长差值较大，则可认为两者之间存在明显阻碍、减慢物流件运输的情况，将后者作为另一端子运输通道的开始分拣口，并通过上述方式，结合该子运输通道的部分分拣口的误差时长、各分拣口之间的距离以及历史误差时长，确定该段的子运输通道各分拣口的预测误差时长。
例如当前获得的5个分拣口[1,2,3,4,5]的误差时长[s1,s2,s3,s4,s5]，按运输通道的前后进行排序，这5个分拣口依次出现了两次相邻分拣口的误差时长差值大于阈值，对应的误差时长组为[s1,s1]以及[s4,s5]，此时则可根据出现该差值较大的情况的2个节点，将运输通道分为3个子运输通道[…,s1]、[s2,…,s3,…,s4]、[s5,…]，此时可结合2号分拣口的历史误差时长s2n与s2的差值sx，作为[…,s1]与[s2,…,s3,…,s4]两段子运输通道段之间的过渡位置带来的误差时长，再根据该sx、s2、s3、s4以及[s2,…,s3,…,s4]子运输通道段中各分拣口之间的距离，确定b段各分拣口的预测误差时长，后续，[s5,…]子运输通道段中各分拣口的预测误差时长的处理以此类推。
为便于更好的实施本申请实施例提供的物流件在分拣线上的运输时长的预测方法，本申请实施例还提供物流件在分拣线上的运输时长的预测装置。
参阅图4，图4为本申请实施例物流件在分拣线上的运输时长的预测装置的一种结构示意图，在本申请实施例中，物流件在分拣线上的运输时长的预测装置400具体可包括如下结构：
识别单元401，用于识别物流件的物流件信息；
确定单元402，用于根据物流件信息确定分拣线中与物流件对应的目标分拣口，并将物流件通过运输通道输送至目标分拣口；
获取单元403，用于获取物流件进入运输通道的第一时间点、物流件通过运输通道到达目标分拣口的预测时间点以及物流件通过运输通道到达目标分拣口的第二时间点，其中，预测时间点由第一时间点以及待分拣物流件通过运输通道运输至目标分拣口的预测运输时长确定得到；
计算单元404，用于计算第二时间点与预测时间点之间的误差时长；
修正单元405，用于根据误差时长，修正待分拣物流件通过运输通道运输至目标分拣口相邻的下一个分拣口的预测运输时长。
在一种具体实现方式中，获取单元403，还用于：
获取目标分拣口对应的影响系数，影响系数用于指示目标分拣口对应的误差时长与分拣线中不同分拣口的误差时长的影响程度；
修正单元405，还用于：
根据影响系数以及误差时长，分别修正待分拣物流件通过运输通道运输至不同分拣口的预测运输时长。
在又一种具体实现方式中，获取单元403，具体用于：
获取目标分拣口与不同分拣口之间的距离，其中，距离为在运输通道上目标分拣口与不同分拣口之间的运输距离；
根据目标分拣口与不同分拣口之间的距离，确定目标分拣口对应的影响系数。
在又一种具体实现方式中，获取单元403，还用于：
获取多个分拣口对应的多个误差时长；
确定单元402，还用于：
根据多个误差时长，确定分拣线中多个子运输通道对应的多个子误差时长；
修正单元405，还用于：
根据多个子误差时长，分别修正待分拣物流件通过多个子运输通道的预测运输时长。
在又一种具体实现方式中，预测时间点包括多个时间点，多个时间点形成时间区间，时间区间的长度随时间误差配置。
在又一种具体实现方式中，计算单元404，具体用于：
计算第二时间点与时间区间的中心点之间的误差时长；
修正单元405，具体用于：
当第二时间点在预测时间点的范围内时，根据误差时长，修正待分拣物流件通过运输通道运输至目标分拣口相邻的下一个分拣口的预测运输时长。
在又一种具体实现方式中，物流件信息包括物流件的体积、重量、收件地址、运输方式、运输路径以及物流件类型中的至少一种。
本申请实施例还提供了物流件在分拣线上的运输时长的预测设备，参阅图5，图5示出了本申请实施例物流件在分拣线上的运输时长的预测设备的一种结构示意图，具体的，本申请提供的物流件在分拣线上的运输时长的预测设备包括处理器501，处理器501用于执行存储器502中存储的计算机程序时实现如图1至图3对应任意实施例中物流件在分拣线上的运输时长的预测方法的各步骤；或者，处理器501用于执行存储器502中存储的计算机程序时实现如图4对应实施例中各单元的功能。
示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器502中，并由处理器501执行，以完成本申请。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序在计算机装置中的执行过程。
物流件在分拣线上的运输时长的预测设备可包括，但不仅限于处理器501、存储器502。本领域技术人员可以理解，示意仅仅是物流件在分拣线上的运输时长的预测设备的示例，并不构成对物流件在分拣线上的运输时长的预测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如物流件在分拣线上的运输时长的预测设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等，处理器501、存储器502、输入输出设备以及网络接入设备等通过总线相连。
处理器501可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，处理器是物流件在分拣线上的运输时长的预测设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个设备的各个部分。
存储器502可用于存储计算机程序和/或模块，处理器501通过运行或执行存储在存储器502内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器502内的数据，实现计算机装置的各种功能。存储器502可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据物流件在分拣线上的运输时长的预测设备的使用所创建的数据(比如音频数据、视频数据等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard，smc)，安全数字(securedigital，sd)卡，闪存卡(flashcard)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的物流件在分拣线上的运输时长的预测装置、设备及其相应单元的具体工作过程，可以参考如图1至图3对应任意实施例中物流件在分拣线上的运输时长的预测方法的说明，具体在此不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
为此，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本申请如图1至图3对应任意实施例中物流件在分拣线上的运输时长的预测方法中的步骤，具体操作可参考如图1至图3对应任意实施例中物流件在分拣线上的运输时长的预测方法的说明，在此不再赘述。
其中，该计算机可读存储介质可以包括：只读存储器(rom，readonlymemory)、随机存取记忆体(ram，randomaccessmemory)、磁盘或光盘等。
由于该计算机可读存储介质中所存储的指令，可以执行本申请如图1至图3对应任意实施例中物流件在分拣线上的运输时长的预测方法中的步骤，因此，可以实现本申请如图1至图3对应任意实施例中物流件在分拣线上的运输时长的预测方法所能实现的有益效果，详见前面的说明，在此不再赘述。
以上对本申请提供的物流件在分拣线上的运输时长的预测方法、装置、设备以及计算机可读存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
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